Intelligence and Computation Lab은 수리데이터사이언스학과를 기반으로 수치해석, 수학적 모델링, 데이터 기반 분석, 그리고 첨단 인공지능 기법을 융합하여 다양한 과학 및 공학 문제를 해결하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 확산 기반 생성 모델, 물리 기반 신경망(PINN), 이상 탐지, 가상 요소법 등 수치적·이론적 방법과 데이터 기반 접근법을 결합하여, 복잡한 시스템의 해석과 예측, 그리고 새로운 데이터 생성 기술을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 비평형 열역학을 활용한 딥 비지도 학습, 스코어 기반 생성 모델, 디노이징 확산 확률 모델 등 최신 인공지능 기법을 연구하며, 의료 영상, 신호 처리, 이미지 합성 등 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 또한, PINN을 활용한 미분방정식 해석, 인터페이스 문제의 오차 분석, 축 보강 변수 도입 등 수치해석과 신경망의 융합을 통해 기존의 한계를 극복하고, 복잡한 경계 조건이나 비선형성을 가진 문제에 대한 새로운 해법을 제시하고 있습니다. 이상 탐지 분야에서는 VAE, AnoGAN, PatchCore, Vision Transformer 등 다양한 딥러닝 기반 알고리즘을 개발하여, 산업 결함 탐지, 의료 영상 이상 검출, 신호의 이상 패턴 식별 등 실제 문제에 적용하고 있습니다. 또한, XGBoost, GRU, LSTM 등 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용한 행동 분석, 신호 예측 등 데이터 기반 분석 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 연구실은 수치해석적 기법(가상 요소법, 멀티그리드, 유한요소법 등)과 데이터 기반 인공지능 기술을 융합하여, 수학적 이론과 실제 응용의 간극을 좁히고 있습니다. 이를 통해, 다양한 학술지 논문, 특허, 프로젝트, 학회 발표 등에서 연구 성과를 지속적으로 발표하고 있으며, 미래의 데이터 기반 과학 및 공학 문제 해결에 중요한 기여를 하고 있습니다. Intelligence and Computation Lab은 '확장 가능하고 설명 가능한 인공지능'을 목표로, 수학적 엄밀성과 실용성을 모두 갖춘 연구를 지향합니다. 다양한 학제 간 협력과 혁신적 연구를 통해, 데이터사이언스와 수치해석, 인공지능의 융합을 선도하는 연구실로 자리매김하고 있습니다.